Datorseende l\u00e4r maskiner att f\u00f6rst\u00e5 och tolka den visuella v\u00e4rlden omkring sig. Det \u00e4r en av de snabbast v\u00e4xande till\u00e4mpningarna av artificiell intelligens och anv\u00e4nds i m\u00e5nga branscher f\u00f6r att l\u00f6sa problem.<\/p>\n
Datorseende \u00e4r ett verktyg som hj\u00e4lper till vid sjukv\u00e5rdsdiagnostik. Den anv\u00e4nds f\u00f6r att sp\u00e5ra r\u00f6relser av autonoma fordon i transporter. Den verifierar dokument och id-kort inom bank och finans. Detta \u00e4r bara n\u00e5gra av de m\u00e5nga s\u00e4tt som datorseende f\u00f6r\u00e4ndrar v\u00e4rlden.<\/p>\n
<\/p>\n
Bildkommentarer \u00e4r avg\u00f6rande f\u00f6r att uppn\u00e5 dessa fantastiska f\u00f6rm\u00e5gor. Bildkommentarer \u00e4r en form av datam\u00e4rkning. Det handlar om att m\u00e4rka specifika delar av en bild s\u00e5 att AI-modellen kan f\u00f6rst\u00e5 dem. Det \u00e4r s\u00e5 f\u00f6rarl\u00f6sa bilar kan l\u00e4sa och tolka trafiksignaler och ljus och undvika fotg\u00e4ngare.<\/p>\n
En adekvat visuell dataupps\u00e4ttning och tillr\u00e4ckligt m\u00e5nga personer kr\u00e4vs f\u00f6r att kommentera bilder. Detta g\u00f6r att du kan f\u00f6rbereda bilderna f\u00f6r din AI-modell. Att kommentera bilder kan g\u00f6ras med en m\u00e4ngd olika tekniker, inklusive att rita rutor runt objekt eller anv\u00e4nda linjer och polygoner f\u00f6r att avgr\u00e4nsa m\u00e5lobjekt.<\/p>\n
AI \u00e4r ett \u00e4mne som har m\u00e5nga missuppfattningar. Labelify tillhandah\u00e5ller professionellt hanterade team som kommenterar bilder med h\u00f6g noggrannhet till maskininl\u00e4rningsapplikationer. Detta har gjorts under det senaste decenniet. Det h\u00e4r \u00e4r n\u00e5gra av de myter som vi har skingrat i v\u00e5ra anstr\u00e4ngningar att m\u00e4rka data som driver AI-system.<\/p>\n
Automatisering f\u00f6rb\u00e4ttrar snabbt kvaliteten p\u00e5 automatiska bildm\u00e4rkningsverktyg. Att f\u00f6rannotera visuella datam\u00e4ngder kan hj\u00e4lpa till att spara tid och pengar. Automatisering med inblandade m\u00e4nniskor \u00e4r ett bra s\u00e4tt att spara tid. Dessa f\u00f6rdelar kommer med ett betydande pris. D\u00e5ligt \u00f6vervakat l\u00e4rande kan leda till fel som g\u00f6r att modellen blir mindre exakt med tiden. Detta \u00e4r k\u00e4nt som AI-drift.<\/p>\n
Automatisk m\u00e4rkning \u00e4r snabbare men den saknar noggrannhet. Datorseende kan tolka bilder som m\u00e4nniskor g\u00f6r. D\u00e4rf\u00f6r kr\u00e4ver bildkommentarer m\u00e4nsklig expertis.<\/p>\n
\u00c4ven om det \u00e4r l\u00e4tt att se en enda pixel p\u00e5 en sk\u00e4rm som en prick, n\u00e4r det kommer till datorvisionsdata kan \u00e4ven mindre fel i bildkommentarer f\u00e5 allvarliga konsekvenser. Ett exempel: Kvaliteten p\u00e5 kommentarerna p\u00e5 en medicinsk datortomografi kan g\u00f6ra skillnad vid diagnostisering av sjukdomen. Ett enda fel under tr\u00e4ningen kan g\u00f6ra hela skillnaden i ett autonomt fordons liv eller d\u00f6d.<\/p>\n
\u00c4ven om inte alla datorseendemodeller kan f\u00f6ruts\u00e4ga liv och d\u00f6d, \u00e4r noggrannhet i m\u00e4rkningsfasen en viktig faktor. Tv\u00e5 problem kan orsakas av annoterad information av l\u00e5g kvalitet: ett, n\u00e4r modellen tr\u00e4nas och f\u00f6r det andra, n\u00e4r den anv\u00e4nder annoteringen f\u00f6r att g\u00f6ra framtida f\u00f6ruts\u00e4gelser. Du m\u00e5ste utbilda h\u00f6gpresterande datorseendemodellerare med hj\u00e4lp av h\u00f6gkvalitativa annoterade data.<\/p>\n
Bildkommentarer kan ses som en enkel, repetitiv uppgift. Det kr\u00e4ver ingen specialisering inom artificiell intelligens. Detta betyder dock inte att du m\u00e5ste g\u00f6ra allt arbete sj\u00e4lv. Bildkommentarer kr\u00e4ver tillg\u00e5ng till r\u00e4tt verktyg och utbildning. Det kr\u00e4ver ocks\u00e5 kunskap om dina aff\u00e4rsregler, hur man hanterar kant\u00e4renden och kvalitetskontroll. Dina dataforskare kommer ocks\u00e5 att beh\u00f6va m\u00e4rka bilderna. Detta kan bli mycket kostsamt. P\u00e5 grund av arbetets repetitiva karakt\u00e4r och den tr\u00e5kiga karakt\u00e4ren av att skala interna team kan det vara sv\u00e5rt att skala. Detta kan leda till personaloms\u00e4ttning. Du kommer ocks\u00e5 att beh\u00f6va hantera anteckningsteamets introduktion, utbildning och ledning.<\/p>\n
Ett av de mest avg\u00f6rande besluten du kommer att fatta \u00e4r att v\u00e4lja r\u00e4tt personer som kommer att kommentera dina data f\u00f6r att st\u00f6dja datorseende. Ett hanterat, externt team \u00e4r b\u00e4st f\u00f6r att kommentera stora m\u00e4ngder data under l\u00e5nga tidsperioder. Det \u00e4r m\u00f6jligt att kommunicera direkt med detta team och g\u00f6ra justeringar av din anteckningsprocess n\u00e4r du tr\u00e4nar och testar din modell.<\/p>\n
Crowdsourcing l\u00e5ter dig komma \u00e5t en stor grupp av arbetare samtidigt. Crowdsourcing har sina begr\u00e4nsningar, vilket g\u00f6r det sv\u00e5rt att anv\u00e4nda f\u00f6r anteckningar i stor skala. Crowdsourcing f\u00f6rlitar sig p\u00e5 anonyma arbetare. Arbetarnas identiteter f\u00f6r\u00e4ndras \u00f6ver tid vilket g\u00f6r dem mindre ansvariga f\u00f6r kvalitet. Crowdsourcing till\u00e5ter dig inte att dra f\u00f6rdel av att anst\u00e4llda blir mer bekanta med din dom\u00e4n, anv\u00e4ndningsfall, anteckningsregler och andra detaljer med tiden.<\/p>\n
Crowdsourced arbetare har en annan nackdel. Detta tillv\u00e4gag\u00e5ngss\u00e4tt anv\u00e4nder ofta konsensusmodellen f\u00f6r kvalitetsanteckningar. Det betyder att flera personer tilldelas samma uppgift och det r\u00e4tta svaret kommer fr\u00e5n majoriteten av arbetarna. Det \u00e4r ett kostnadseffektivt s\u00e4tt att f\u00e5 samma uppgift gjort flera g\u00e5nger.<\/p>\n
Crowdsourcing kan vara ett bra alternativ om du arbetar med ett enda projekt eller testar ett proof-of-concept f\u00f6r din modell. F\u00f6r mer exakta annoteringsprojekt p\u00e5 l\u00e4ngre sikt kan hanterade utlagda team vara ett b\u00e4ttre val.<\/p>\n
D\u00e5ligt kommenterade bilder kan orsaka problem n\u00e4r de anv\u00e4nds f\u00f6r att tr\u00e4na en datorseende modell. Anteckningar av d\u00e5lig kvalitet kan ha en negativ inverkan p\u00e5 din modellvalidering och utbildningsprocess. Din modell kommer inte heller att kunna fatta framtida beslut baserat p\u00e5 kommentarerna den har f\u00e5tt. Du kan uppn\u00e5 b\u00e4ttre anteckningskvalitet och i slut\u00e4ndan b\u00e4ttre prestanda f\u00f6r din datorvisionsmodell genom att arbeta med r\u00e4tt arbetskraftspartner.<\/p>\n
L\u00e4s mer om bildkommentarer i v\u00e5r guide Bildkommentar f\u00f6r datorseende<\/a>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Image Annotation in Computer Vision & its common Misconceptions Computer vision teaches machines how to understand and interpret the visual world around themselves. It is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence and is being used across many industries to solve problems. Computer vision is a tool that aids in healthcare diagnosis. It is […]<\/p>","protected":false},"author":3,"featured_media":14329,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[1],"tags":[],"class_list":["post-2869","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-data-annotation"],"blocksy_meta":[],"featured_image_urls":{"full":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision.jpg",2240,1260,false],"thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-150x150.jpg",150,150,true],"medium":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-300x169.jpg",300,169,true],"medium_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-768x432.jpg",768,432,true],"large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1024x576.jpg",1024,576,true],"1536x1536":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1536x864.jpg",1536,864,true],"2048x2048":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-2048x1152.jpg",2048,1152,true],"trp-custom-language-flag":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-18x10.jpg",18,10,true],"ultp_layout_landscape_large":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-1200x800.jpg",1200,800,true],"ultp_layout_landscape":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-870x570.jpg",870,570,true],"ultp_layout_portrait":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-600x900.jpg",600,900,true],"ultp_layout_square":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-600x600.jpg",600,600,true],"yarpp-thumbnail":["https:\/\/www.datalabelify.com\/wp-content\/uploads\/2021\/11\/Image-Annotation-in-Computer-Vision-120x120.jpg",120,120,true]},"post_excerpt_stackable":" Image Annotation in Computer Vision & its common Misconceptions Computer vision teaches machines how to understand and interpret the visual world around themselves. It is one of the fastest-growing applications of artificial intelligence and is being used across many industries to solve problems. Computer vision is a tool that aids in healthcare diagnosis. It is used to track the movements of autonomous vehicles in transportation. It verifies documents and identification cards in banking and finance. These are just some of the many ways that computer vision is changing the world. Image annotation is essential to achieve these amazing abilities.…<\/p>\n","category_list":"Data Annotation<\/a>","author_info":{"name":"Parth P","url":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/author\/soeuidhae\/"},"comments_num":"0 comments","_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2869"}],"version-history":[{"count":3,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3085,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/2869\/revisions\/3085"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media\/14329"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2869"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=2869"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.datalabelify.com\/sv\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=2869"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}